西蒙斯说，量化交易就是一门寻找最优交易策略和最佳交易时机的学问。然而最化交易也永远会面临没有百分之百的这个问题，因此量化交易寻找的就是概率，更高的概率。
想要成为一个成功的量化交易者，只要不太大的杠杆、一条均线以及一根记得开机的手指头。这也是西蒙斯量化交易的理由，这是胜率最高的交易方法。
西蒙斯的量化交易有选股模型、风险模型以及交易成本模型。主要利用多因子Alpha模型预测股票巨额的回报，同时尽量进行有效的风险控制，降低交易成本以及优化投资组合。
多因子模型中的因子就是股票的特性，而这些特性并不是一成不变的，必须按照市场状况进行调整。
量化交易与传统基本面投资有很大不同，就是在于因子的有效性必须通过大量的数据来证实。
我们必须通过大量的数据来证明，来发现概率。概率是量化交易的一个最重要要素，必须通过大最的标的来体现。假如只用少量股票来体现概率是不够的。比如，假如我们认可低估值的股票是好的股票，我们购买了一些低估值股票却有可能发现收益并不理想。这是由于估值这个特性在决定公司股价方而只占一个极小的比例，除了估值之外，还有其他因素以及很大的个股成分影响。唯有通过大量类似特性股票组成组合，我们的交易理念才能通过概率体现出来。
为此，量化交易必须重点考虑三个因素:
(1)预测相对于市场的巨额收益，找到理想的预测模型。
在预测方面上，必须保证不断有新的策略的产生，一个新的策略产生之后，过一段时间便会被市场充分理解，可能巨额收益就会渐渐消失，这就必须不断产生新的收益模型。同时，巨额收益模型的发现需要极强的纪律性、系统性的研究流程，一旦寻找到有效的收益模型，需要进行实证分析来检验和证实，还要看其一致性效果和有无附加条件。
(2)风险管理。
在交易之前，必须要做风险预算，假如预期阿尔法收益能达到5%，则承担的风险有多大，必须考量风险调整之后的收益。
(3)交易成本。
假如买入某个股票的收益为5%，而同期大盘涨幅为10%，收益却达不到，那么这个策略和方法就不划算。
量化交易就是综合考虑这三个因素，寻找最佳收益模型的组合，以达到收益最大化。
量化交易重点是依赖量化交易系统，系统建设既是量化交易的基础，也是一项技术含量极高的工程。
量化交易系统包括数据系统、研究系统以及操作系统，其中，数据系统的作用月主要是采集、收集数据，研究系统主要用于研究量化投资策略、风险模型以及预测交易摸型，操作系统的主要功能就是对操作进行自动化交易管理以及绩效分析，帮助研究系统改进和调整各因子的权重。
